google imagenet

訓練配置:batchsize=128
caffe自有的imagenet with cuDNNgooglenet with cuDNN
VGG16用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型
VGG19層不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型

一、CAFFE 自帶配置,使用cuDNN
Forward速度 : 220ms
Backward速度 :360ms
CAFFE 自帶配置,不使用cuDNN

Forward速度 : 300ms
Backward速度 :410ms
三、GoogleNet,使用cuDNN

Forward速度 : 614ms
Backward速度 :1377ms

四、GoogleNet,不使用cuDNN

Forward速度 : 1145ms
Backward速度 :2009ms
五、VGG16層,使用cuDNN

Forward速度 : 3101ms
Backward速度 :8002ms
六、VGG19層,使用cuDNN

Forward速度 : 3972ms
Backward速度 :8540ms
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